python海龟交易策略_海龟交易法则的基本原理是什么，如何实现海龟交易策略？...
海龟交易法则简介
什么是海龟交易法则？
1983年年中，著名的商品投机家理查德.丹尼斯与他的老友比尔.埃克哈特进行了一场辩论，这场辩论是关于伟大的交易员是天生造就还是后天培养的。理查德相信，他可以教会人们成为伟大的交易员。比尔则认为遗传和天性才是决定因素。
为了解决这一问题，理查德建议招募并培训一些交易员，给他们提供真实的帐户进行交易，看看两个人中谁是正确的。
他们在《巴伦氏》、《华尔街期刊》和《纽约时报》上刊登了大幅广告，招聘交易学员。广告中称，在一个短暂的培训会后，新手将被提供一个帐户进行交易。
理查德从报名的人中精选出13个人，1983年12月底，学员被邀请到芝加哥进行两周的培训，到1984年1月初，开始用小帐户进行交易。到了2月初，在学员证明了自己的能力之后，丹尼斯给其中的大多数人提供了50万至200万美元的资金帐户。
“学员们被称为‘海龟’(丹尼斯先生说这项计划开始时他刚刚从亚洲回来，他解释了自己向别人说过的话，‘我们正在成长为交易员，就象在新加坡他们正在成长为海龟一样’)。”----斯坦利.W.安格瑞斯特，《华尔街期刊》，1989年9月5日
海龟成为交易史上最著名的实验，因为在随后的四年中这些海龟交易员取得了年均复利80%的收益。
是的，里克证明了交易可以被传授。他证明了用一套简单的法则，他可以使仅有很少或根本没有交易经验的人成为优秀的交易员。而这个交易法则被后世称为“海龟交易法则”。
海龟交易法则具体内容
海龟交易法则：海龟交易法则属于趋势交易，首先建立唐奇安通道(下文会具体解释)，即确定上突破线和下突破线，如果价格突破上线，则做多，如果价格突破下线就平仓或做空。
唐奇安通道与开仓
唐奇安通道，作为一个通道必定有上线和下线，上线就是前N1日内的最高价，下线就是前N2日内的最低价，一般来说N1=20，N2=10；然后，价格上穿就买，下穿就卖，就是这么简单。
但是仅仅只用唐奇安通道进行买卖，其实效果跟MACD线等其他趋势策略的效果差不多，并没有更优
ATR与仓位管理
海龟交易法则最核心的部分，在于仓位的控制，这种止损会让你基准的亏损不超过总资金的n%，所以这部分的思想是需要我们学习的。
当日的真实波幅TR(true range)
计算当日真实波幅公式
TR_1=Max(H_1−L_1,H_1−C_0,C_0−L_1)
其中，下表1代表当日，下表0代表昨日，C_0是昨日开盘价close，H是最高价high，L是最低价low。
平均波幅ATR(Average true range)
一般取前20日的平均TR。
ATR_{20}=mean(TR_1,TR_2…TR_{19},TR_{20})
其中，公式mean(X_1,X_2)代表求X_1和X_2的平均数。
这时候我们已经求出ATR，这个数字可以当做衡量今天的价格波幅的基准，为1单位，比如现在价格是100元，基准波幅ATR=4元，代表今天基准波幅在98-102元，如果是2倍ATR，波幅就在96-104元。
仓位管理
在仅讨论多头的情况下：
1、如果标的价格跌破"持仓均价-0.5(1、1.5、2)倍的ATR"，则平仓至原始仓位的75%(50%，25%，0%)。
2、如果标的价格跌破唐奇安通道下轨，则全平仓。
海龟交易法则策略实现(基于掘金量化平台)
策略思想
当价格上穿唐奇安通道且短MA在长MA上方时开多仓;当价格下穿唐奇安通道且短MA在长MA下方时开空仓(8手)
若有多仓则在价格跌破唐奇安平仓通道下轨的时候全平仓位,否则根据跌破持仓均价 -
x(x=0.5,1,1.5,2)倍ATR把仓位平至6/4/2/0手
若有空仓则在价格涨破唐奇安平仓通道上轨的时候全平仓位,否则根据涨破持仓均价 +
x(x=0.5,1,1.5,2)倍ATR把仓位平至6/4/2/0手
策略主要步骤实现
订阅数据
subscribe(symbols=symbols, frequency='1d', count=31, wait_group=True)
订阅数据需要在定义init
函数里面设置，并调用subscribe函数，这里注意，我们需要通过计算前三十根bars来作为开平仓的标准，并在当前bar上做出开平仓操作，所以需要获取31根bar：
symbols需要设置订阅的标的代码。
frequency需设置订阅数据的周期级别，这里设置1d表示以一天为周期。
count需要设置获取的bar的数量
数据获取
data = context.data(symbol=symbol,
frequency='1d', count=31, fields='close')
订阅数据之后，需要获取已经订阅的数据来进行操作，这时需调用context.data函数：
symbols需要设置订阅的标的代码。
frequency需设置订阅数据的周期级别，这里设置1d表示以一天为周期。
count需要设置获取的bar的数量
fields需要设置返回值的种类
获取持仓信息
position_long = context.account().position(symbol=symbol,
side=PositionSide_Long)
position_short = context.account().position(symbol=symbol,
side=PositionSide_Short)
在判断平仓条件时，需要获取持仓信息(包含持仓均价)，这就需要调用context.account().position函数：
symbols需要设置订阅的标的代码。
side需要设置持仓方向，有PositionSide_Long和PositionSide_Short两个选择。
策略回测分析
回测报告
分析
我们选取了2017年6月至2017年12月作为回测周期，“RB1801”与“FG801”作为标的合约，均线长短周期分别为5d，20d，唐奇安通道上下轨计算周期分别为20d，10d，ATR计算周期为20d，可以看出：
胜率(具有盈利的平仓次数与总平仓次数之比)达到了34.48%，因为海龟交易法则为趋势跟踪策略，所以胜率不会太高。
卡玛比率(年化收益率与历史最大回撤之比)是使用最大回撤率来衡量风险。采用最大回撤率来衡量风险，关注的是最极端的情况。卡玛比率越高表示策略承受每单位最大损失获得的报酬越高。在这里卡玛比率超过了9。
夏普比率(年化收益率减无风险收益率的差收益波动率之比)超过2.5，也即承受1单位的风险，会有超过2.5个单位的收益回报。
策略收益曲线整体相对稳定，适合稳定型投资者，最大回撤极小，另外，策略在趋势行情行情中表现更加。